随笔分类 -  视觉SLAM

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VIO-为什么需要VIO（1）
摘要：VIO 概述 1.0 结合IMU的融合定位方案 自动驾驶中通常用 IMU+GPS/差分 GPS/RTK 的融合定位方案，形成 GNSS-INS 组合导航系统，达到厘米组定位精度； 头戴式 AR/VR 头盔则多使用视觉 +IMU 的 VIO 定位系统,形成高帧率定位方案。 2.0 融合方案 2.1 松 阅读全文
posted @ 2023-03-08 18:26 weihao-ysgs 阅读(464) 评论(0) 推荐(0)
IMU 预积分（仅供参考）
摘要：# IMU Pre-Integration > 本文章记录在学习 VIO 的过程中对 IMU 预积分的一些理解和公式的证明，也看了很多的文章和论文，知识点和证明过于复杂，特此记录，方便复习回顾，参考文献和网址也已经在文章最后给出，大家也可以自行查阅。 [TOC] ## 0. 部分先验知识 $$ \b 阅读全文
posted @ 2023-02-27 15:32 weihao-ysgs 阅读(2773) 评论(0) 推荐(2)
特征点法前端
摘要：特征点法前端 ​ 前端又称为视觉里程计 (VO)，它根据相邻图像间的信息来估计出相机的运动。估计值既可作为结果输出，也可以作为初始值提供给后端来进行优化。VO 的实现，按照是否提取图像特征，分为特征点法前端和直接法前端。 1.0 特征点与特征点匹配 ​ 如前所述，VO 的主要问题是根据图像信息来估计 阅读全文
posted @ 2023-02-27 15:24 weihao-ysgs 阅读(173) 评论(0) 推荐(0)
三维刚体运动
摘要：Rigid body motion in three dimensions 1.点与坐标系 2D 的情况下：用两个坐标加旋转角表达，即 $(x,y,\theta)$。 3D 的情况下：则使用 $(x,y,z)$ 来表平移，而旋转则有很多其他的表示方式，例如欧拉角，旋转向量，四元数，旋转矩阵等，后面将 阅读全文
posted @ 2023-02-27 15:21 weihao-ysgs 阅读(329) 评论(0) 推荐(0)
视觉SLAM基础-李群和李代数
摘要：李群和李代数 引言 ​ 为什么会有李群和李代数的引出。在通常的 SLAM 中，我们估计的无非就是在极短的时间内物体的一个相对位姿运动，然后进行累加，即可得到物体的当前位置，即 SLAM 中的定位问题，但是往往该运动在较短的时间内其变化量是极小的。 ​ 通常其运动变化我们可以使用旋转加平移进行表示，即 阅读全文
posted @ 2023-02-27 15:14 weihao-ysgs 阅读(2676) 评论(0) 推荐(2)
视觉SLAM中的非线性优化问题-Nonlinear-optimization
摘要：Nonlinear optimization 引言 ​ 在 SLAM 中，由于噪声的影响，观测方程和运动方程都只能近似成立。但在整个过程中，会有很多多余观测，即一个特征会被机器人在不同位置、不同时间进行观测，机器人每次也都会观测到多个特征，这就形成了约束。利用这些约束，就可以对数据进行优化。 1.0 阅读全文
posted @ 2023-02-25 19:15 weihao-ysgs 阅读(515) 评论(0) 推荐(0)

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